Mixtral 8x7B 的推出， 使我們開(kāi)始更多地關(guān)注 基于MoE 的大模型架構(gòu)， 那么，什么是MoE呢？

1. MoE溯源

MoE的概念起源于 1991 年的論文 Adaptive Mixture of Local Experts（https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/jjnh91.pdf）。這個(gè)概念與集成學(xué)習(xí)方法相似，旨在為由多個(gè)單獨(dú)網(wǎng)絡(luò)組成的系統(tǒng)并建立一個(gè)監(jiān)管機(jī)制。在這種系統(tǒng)中，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)處理訓(xùn)練樣本的不同子集，專注于輸入空間的特定區(qū)域。

后來(lái)，論文（https://arxiv.org/abs/1312.4314）探索了將 MoE 作為更深層網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)組件。這種方法允許將 MoE 嵌入到多層網(wǎng)絡(luò)中的某一層，使得模型既大又高效。而且， 由研究開(kāi)始探索基于輸入令牌動(dòng)態(tài)激活或停用網(wǎng)絡(luò)組件的方法。2017年，論文（https://arxiv.org/abs/1701.06538）將這一概念應(yīng)用于 137B 的 LSTM ，通過(guò)引入稀疏性，這項(xiàng)工作在保持高規(guī)模的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了快速的推理速度。

總之，MoE 的引入使得訓(xùn)練具有數(shù)千億甚至萬(wàn)億參數(shù)的模型成為可能。

2.什么是MoE？

從溯源中可以看到，MoE 的基本思想在于“人多力量大”，這意味著利用多個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)專門(mén)處理數(shù)據(jù)的不同方面，以獲得更好的性能。其目的是創(chuàng)建一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，在這個(gè)系統(tǒng)中，可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)利用各種專家的優(yōu)勢(shì)，從而比單一模型能夠?qū)崿F(xiàn)的預(yù)測(cè)更加靈活和準(zhǔn)確。

在技術(shù)上，MoE是一種集成學(xué)習(xí)方法，把一個(gè)大任務(wù)分解成更小的部分，讓不同的專家處理每個(gè)部分。然后，有一個(gè)聰明的決策者，會(huì)根據(jù)情況決定采納哪位專家的建議，所有這些建議都被混合在一起。

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這種方法有四個(gè)主要步驟:
1. 把大問(wèn)題分成小塊;
2. 為每一塊訓(xùn)練一個(gè)超級(jí)聰明的專家。
3. 引入一個(gè)決策者，也就是眾所周知的門(mén)控模型，來(lái)選擇應(yīng)該由哪位專家?guī)ь^。
4. 收集專家的意見(jiàn)和決策者的選擇，提出最終的預(yù)測(cè)。

典型地，MoE 是一類transformer模型， 使用“稀疏”方法，其中每個(gè)輸入只使用模型組件的一個(gè)子集。這種設(shè)置允許更有效的預(yù)訓(xùn)練和更快的推理，同時(shí)管理一個(gè)更大的模型大小。每個(gè)專家模型一般都是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常是一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)(FFN) ，專門(mén)處理輸入數(shù)據(jù)的不同方面，使模型能夠更有效地處理范圍更廣的任務(wù)。

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MoE的優(yōu)勢(shì)在于更少的計(jì)算工作使得模型的預(yù)訓(xùn)練更快，與為更多步驟訓(xùn)練更小的模型相比，為更少步驟訓(xùn)練更大的模型可以產(chǎn)生更好的結(jié)果。在推理過(guò)程中，與其他大模型相比，參數(shù)數(shù)目相同的 MoE 模型表現(xiàn)出更快的推理速度。盡管有許多參數(shù)，但只使用了一個(gè)子集，從而導(dǎo)致更快的預(yù)測(cè)。

3. MoE的組成

在MoE系統(tǒng)中，傳統(tǒng) Transformer 模型中的每個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò) (FFN) 層替換為 MoE 層，其中 MoE 層由兩個(gè)核心部分組成: 一個(gè)門(mén)控網(wǎng)絡(luò)和若干數(shù)量的專家。

同時(shí)，token在封裝輸入數(shù)據(jù)中的特征和信息方面發(fā)揮著重要作用。token表示為高維向量，作為一種綜合的結(jié)構(gòu)化格式，用于編碼輸入的相關(guān)特征。每個(gè)token由多個(gè)維度組成，每個(gè)維度表示數(shù)據(jù)的特定特征或方面。通過(guò)以高維向量格式組織信息，系統(tǒng)可以有效地捕捉輸入數(shù)據(jù)中的復(fù)雜性和細(xì)微差別，為進(jìn)一步分析提供豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源。

token的高維表示使系統(tǒng)內(nèi)的專家能夠從數(shù)據(jù)中提取詳細(xì)的見(jiàn)解和模式。通過(guò)將token作為高維向量處理，專家模型可以利用先進(jìn)的算法和技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏的相關(guān)性和關(guān)系，提高M(jìn)oE系統(tǒng)的整體分析能力。

3.1 專家模型

專家模型是針對(duì)較小問(wèn)題創(chuàng)建的模型，不僅僅局限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也可以是任何類型的模型。對(duì)每個(gè)專家模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠在輸入空間的指定區(qū)域內(nèi)專門(mén)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。當(dāng)然，可以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)同時(shí)扮演決策者和專家的角色，這時(shí)一般會(huì)稱為“混合密度網(wǎng)絡(luò)”。所有這些專家都得到了相同的數(shù)據(jù)集 ，都會(huì)嘗試在此基礎(chǔ)上做出預(yù)測(cè)。

“專家”通常指的是模型的一個(gè)組成部分，專注于數(shù)據(jù)中特定類型的任務(wù)或模式(如代碼生成、推理、匯總) 。其專業(yè)化程度取決于他們接受的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型本身的結(jié)構(gòu)，更多的是關(guān)于計(jì)算任務(wù)的本質(zhì)(例如，識(shí)別特定的模式，處理特定類型的輸入) ，而不是特定領(lǐng)域的知識(shí)。

MoE 模型中，每個(gè)專家模型一般是一個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠很好地處理整個(gè)數(shù)據(jù)或任務(wù)的子集。這些專家之前的共同骨干網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)特征提取器，將原始輸入轉(zhuǎn)化為專家可以更有效地工作的高級(jí)表示。這種設(shè)置允許每個(gè)專家關(guān)注它最適合處理的模式或數(shù)據(jù)特征，從而實(shí)現(xiàn)更加細(xì)致和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

3.2 門(mén)控模型

在給定的情況下，我們需要一個(gè)決策者來(lái)決定遵循哪位專家的建議，這個(gè)決策者被稱為門(mén)控模型。門(mén)控模型決定了對(duì)于給定的輸入應(yīng)該使用哪個(gè)專家模型的預(yù)測(cè)。門(mén)控模型學(xué)習(xí)將輸入路由到最合適的專家當(dāng)門(mén)控模型是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候， 有時(shí)也稱為門(mén)控網(wǎng)絡(luò)。門(mén)控網(wǎng)絡(luò)基本上起到?jīng)Q策者的作用，根據(jù)不同專家的熟練程度和與輸入數(shù)據(jù)的相關(guān)性為他們分配權(quán)重。也就是說(shuō)，門(mén)控網(wǎng)絡(luò)根據(jù)給出的信息動(dòng)態(tài)調(diào)整專家模型的權(quán)重。

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門(mén)控網(wǎng)絡(luò)是 MoE 區(qū)別于一個(gè)簡(jiǎn)單的模型集合的關(guān)鍵。它是一個(gè)可訓(xùn)練的組件，學(xué)會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為每個(gè)專家的輸出分配適當(dāng)?shù)淖⒁饬?或權(quán)重)。這種分配不是任意的; 它是由門(mén)控網(wǎng)絡(luò)對(duì)哪位專家最有可能為給定輸入產(chǎn)生正確輸出的評(píng)估決定的。門(mén)控機(jī)制有效地引導(dǎo)集合，將輸入導(dǎo)向最相關(guān)的專家，并將他們的輸出合成為一個(gè)內(nèi)聚預(yù)測(cè)。這種動(dòng)態(tài)路由功能允許 MoE 模型具有高度的適應(yīng)性和高效性，并為每個(gè)任務(wù)利用最適當(dāng)?shù)馁Y源。

當(dāng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，門(mén)控網(wǎng)絡(luò)和專家模型一起訓(xùn)練，這種訓(xùn)練就像是教他們?nèi)绾蜗褚粋€(gè)團(tuán)隊(duì)一樣工作。過(guò)去，用一種叫做“期望最大化”的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。門(mén)控網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)給每個(gè)專家一個(gè)看起來(lái)像概率的分?jǐn)?shù)，表明它對(duì)每個(gè)專家的預(yù)測(cè)有多么信任。

隨著Softmax和噪聲top-k 門(mén)機(jī)制的引入，MoE模型有了長(zhǎng)足的進(jìn)展。Softmax是一種流行的選擇，以確定每個(gè)專家模型的貢獻(xiàn)模型的預(yù)測(cè)。它根據(jù)每個(gè)專家與輸入數(shù)據(jù)的相關(guān)性為其分配權(quán)重，較高的權(quán)重給予更相關(guān)的專家。噪聲 Top-k 門(mén)控機(jī)制通過(guò)選擇一個(gè)Top-k 專家子集進(jìn)行預(yù)測(cè)來(lái)引入隨機(jī)性。這種隨機(jī)元素有助于在專家選擇過(guò)程中引入多樣性，提高模型的魯棒性和泛化能力。

4. MoE 的實(shí)現(xiàn)

實(shí)現(xiàn)MoE系統(tǒng)的關(guān)鍵在于體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，其中一個(gè)比較前沿的方法涉及到利用Switch Transformer結(jié)構(gòu)來(lái)集成混合的專家模型層。該體系結(jié)構(gòu)使系統(tǒng)能夠利用多個(gè)專家模型在作出決定和預(yù)測(cè)方面的綜合專門(mén)知識(shí)。

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在構(gòu)建Switch Transformer體系結(jié)構(gòu)時(shí)，必須保證專家混合層的無(wú)縫集成。這些層負(fù)責(zé)從不同的角度處理和分析數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)能夠根據(jù)各種不同的見(jiàn)解作出明智的決定。典型的實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1. 結(jié)合Switch Transformer框架，設(shè)計(jì)MoE系統(tǒng)的總體架構(gòu)；
2. 將專家模型混合層集成到系統(tǒng)中，以支持并行的數(shù)據(jù)處理；
3. 實(shí)現(xiàn)根據(jù)上下文和信息類型將數(shù)據(jù)路由到適當(dāng)專家的機(jī)制；
4. 優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程，微調(diào)專家權(quán)重和切換機(jī)制。

實(shí)現(xiàn)MoE系統(tǒng)的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是動(dòng)態(tài)路由和負(fù)載均。此策略確保token在整個(gè)系統(tǒng)中有效分布，優(yōu)化性能和資源利用率。動(dòng)態(tài)路由涉及到根據(jù)工作量和信息的復(fù)雜性實(shí)時(shí)分配任務(wù)和數(shù)據(jù)給不同的專家模型。通過(guò)動(dòng)態(tài)路由token，系統(tǒng)能夠適應(yīng)不斷變化的需求，在運(yùn)行過(guò)程中保持最佳效率。負(fù)載均衡對(duì)于在專家之間均勻分配計(jì)算任務(wù)和數(shù)據(jù)處理起著至關(guān)重要的作用。這可以防止瓶頸和資源浪費(fèi)，最終提高系統(tǒng)的整體性能。一般的策略實(shí)現(xiàn)方式如下：

1. 監(jiān)控每個(gè)專家模型的工作負(fù)載，并動(dòng)態(tài)地重新分發(fā)token以保持平衡。
2. 實(shí)現(xiàn)基于緊迫性和復(fù)雜性對(duì)任務(wù)進(jìn)行優(yōu)先排序的算法，以優(yōu)化處理效率。
3. 利用反饋機(jī)制不斷調(diào)整負(fù)載均衡參數(shù)。

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下面這些開(kāi)源項(xiàng)目可以用于訓(xùn)練MoE:

• Megablocks: https://github.com/stanford-futuredata/megablocks
• Fairseq: https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/moe_lm
• OpenMoE: https://github.com/XueFuzhao/OpenMoE

5. MoE 的訓(xùn)練

MoE模型的訓(xùn)練是一個(gè)微妙的過(guò)程，其中每個(gè)專家在特定類型的推理中變得更好。它不像直接在特定任務(wù)或領(lǐng)域中訓(xùn)練一個(gè)專家那樣簡(jiǎn)單。

5.1 MoE 系統(tǒng)訓(xùn)練的特點(diǎn)

由于模型的體系結(jié)構(gòu)和它所暴露的數(shù)據(jù)組合，MoE 模型中專家的專業(yè)化通常在訓(xùn)練過(guò)程中自然出現(xiàn)，特點(diǎn)如下：

• 多樣化數(shù)據(jù): 該模型是在包含廣泛任務(wù)或領(lǐng)域的多樣化數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的。這種多樣性至關(guān)重要，因?yàn)樗姑總€(gè)專家面臨不同類型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題。
• 門(mén)控機(jī)制: MoE 模型有一個(gè)門(mén)控機(jī)制，它決定哪個(gè)專家處理輸入數(shù)據(jù)的哪個(gè)部分。在訓(xùn)練期間，這個(gè)門(mén)控網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)根據(jù)不同專家模型的專長(zhǎng)向他們發(fā)送不同類型的數(shù)據(jù)。
• 專家模型: 隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，每個(gè)專家模型逐漸變得更加擅長(zhǎng)處理特定類型的數(shù)據(jù)或任務(wù)。發(fā)生這種專門(mén)化是因?yàn)閷＜医邮詹W(xué)習(xí)他們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)時(shí)最有效的數(shù)據(jù)類型。
• 反饋回路: 有一個(gè)反饋回路在起作用的時(shí)候，如果一個(gè)專家模型在某種類型的數(shù)據(jù)方面做得更好，門(mén)控機(jī)制將更有可能向該專家發(fā)送類似的數(shù)據(jù)。這加強(qiáng)了每個(gè)專家的專業(yè)化。
• 正規(guī)化和損失函數(shù): 訓(xùn)練過(guò)程通常包括正規(guī)化技術(shù)和專門(mén)的損失函數(shù)，以鼓勵(lì)有效的學(xué)習(xí)，避免出現(xiàn)一個(gè)專家成為“萬(wàn)事通”的情況，從而確保專業(yè)化的分布。
• 能力限制: 通過(guò)對(duì)模型施加能力限制，該模型確保沒(méi)有任何一位專家任務(wù)負(fù)擔(dān)過(guò)重，促進(jìn)所有專家之間學(xué)習(xí)的平衡分配。
• 微調(diào)和調(diào)整: 模型可能經(jīng)歷微調(diào)階段，其中強(qiáng)調(diào)某些類型的任務(wù)，進(jìn)一步完善每個(gè)組件的專門(mén)知識(shí)。指令調(diào)優(yōu)已經(jīng)成為超越傳統(tǒng)稠密模型性能的關(guān)鍵策略。通過(guò)優(yōu)化模型中每個(gè)專家執(zhí)行的指令，以在不增加模型復(fù)雜性的情況下獲得更高的精度和效率。

專家模型通常不會(huì)只專注于一個(gè)狹窄的任務(wù)類型，“專業(yè)知識(shí)”應(yīng)該被理解為某些類型的數(shù)據(jù)或任務(wù)的效率或有效性的相對(duì)提高，而不是嚴(yán)格的領(lǐng)域限制。

5.2 聯(lián)合訓(xùn)練

優(yōu)化MoE模型的一個(gè)重要策略是對(duì)門(mén)控網(wǎng)絡(luò)與其他組件進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。在聯(lián)合訓(xùn)練過(guò)程中，門(mén)控網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)通過(guò)整個(gè)模型的反向傳播進(jìn)行更新。這個(gè)過(guò)程允許門(mén)控網(wǎng)絡(luò)根據(jù)從專家模型收到的反饋來(lái)調(diào)整其路由決策。該模型通過(guò)對(duì)所有組件進(jìn)行集成優(yōu)化，可以更好地平衡不同專家的貢獻(xiàn)，優(yōu)化路由機(jī)制，達(dá)到最優(yōu)結(jié)果。

5.3 指令調(diào)優(yōu)

指令調(diào)優(yōu)方法同樣可用于訓(xùn)練MoE系統(tǒng)。這些方法著重于調(diào)整路由機(jī)制和專家模型，以提高模型在不同任務(wù)和輸入數(shù)據(jù)分布中的性能。常見(jiàn)的微調(diào)策略包括：

1. 軟路由: 軟路由技術(shù)使用連續(xù)概率來(lái)分配每個(gè)專家模型對(duì)最終輸出的貢獻(xiàn)。通過(guò)將路由決策建模為概率，特別是在多個(gè)專家模型可能提供互補(bǔ)信息的情況下，該模型可以執(zhí)行更平滑和更靈活的路由。
2. 硬路由: 與軟路由不同，硬路由涉及為給定輸入選擇單個(gè)專家模型的離散路由決策。硬路由策略更易于實(shí)現(xiàn)和解釋，因此適用于需要顯式專家選擇的任務(wù)。
3. 正則化技術(shù): 正則化方法，如 L1或 L2正則化可以應(yīng)用到路由參數(shù)，以防止過(guò)擬合并提高泛化能力。通過(guò)懲罰過(guò)于復(fù)雜的路由決策，正則化可以鼓勵(lì)模型關(guān)注更健壯和可解釋的路由策略。
4. 自適應(yīng)路由: 自適應(yīng)路由機(jī)制根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和模型的當(dāng)前狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整路由概率或決策。自適應(yīng)路由策略使模型能夠根據(jù)數(shù)據(jù)中不斷變化的模式調(diào)整自己的路由行為，從而實(shí)現(xiàn)更加自適應(yīng)和高效的專家選擇。

6. MoE 的典型應(yīng)用

MoE 架構(gòu)已經(jīng)被用來(lái)為語(yǔ)言模型建立大型的、計(jì)算效率高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它們可以處理計(jì)算模式或任務(wù)，如代碼生成、推理和匯總。MoE已經(jīng)應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，每個(gè)專家都可以專門(mén)處理環(huán)境的不同方面。在遷移學(xué)習(xí)中，MoE可以用來(lái)將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W到的知識(shí)應(yīng)用到另一個(gè)相關(guān)領(lǐng)域。

另外，MoE正在個(gè)性化推薦系統(tǒng)方面取得長(zhǎng)足進(jìn)展，它們可以通過(guò)讓不同的專家參與不同類型的內(nèi)容或用戶簡(jiǎn)介來(lái)迎合用戶的不同偏好。這種基于輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行適應(yīng)和專門(mén)化的能力使得 MoE 對(duì)于未來(lái)的應(yīng)用程序特別有吸引力。

舉例而言，谷歌的 Gemini 1.5采用了MoE架構(gòu)，這種架構(gòu)使Gemini 1.5更有效的訓(xùn)練和服務(wù)。它將您的請(qǐng)求路由到一組較小的“專家”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣響應(yīng)速度更快，質(zhì)量更高。Gemini 1.5 Pro，這是一個(gè)中等大小的多模態(tài)模型，針對(duì)不同任務(wù)的縮放進(jìn)行了優(yōu)化。它的性能與1.0 Ultra 相當(dāng)，后者可能是迄今為止谷歌最重要的模型。Gemini 1.5 Pro 還在長(zhǎng)語(yǔ)境理解方面引入了一個(gè)突破性的實(shí)驗(yàn)特性。它提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的128,000 token 上下文窗口，但是有限的開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)客戶可以使用最多100萬(wàn)token的上下文窗口來(lái)進(jìn)行嘗試。

另一個(gè)應(yīng)用示例是Mixtral 8x7B ，它使用稀疏混合專家架構(gòu)(SMoE)。它的架構(gòu)與Mixtral 7B 相同，不同之處在于每一層包含八個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于每一個(gè)token，在每一層，門(mén)控網(wǎng)絡(luò)選擇兩個(gè)專家來(lái)處理當(dāng)前狀態(tài)并合并他們的輸出。因此，每個(gè)令牌都可以訪問(wèn)47B 參數(shù)，但是在推理期間只使用13B 活動(dòng)參數(shù)。Mistral 8x7B 在所有評(píng)估的基準(zhǔn)測(cè)試中都優(yōu)于或匹配 Llama 270B 和 GPT-3.5。特別爹，Mixtral 在數(shù)學(xué)、代碼生成和多語(yǔ)言基準(zhǔn)測(cè)試方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了Llama 270B 。

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7. MoE 的簡(jiǎn)單示例

MoE 模型通常用于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布，并根據(jù)不同的專家子模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。下面使用 TensorFlow/Kera 實(shí)現(xiàn)一個(gè)基本的 MoE 模型步驟。

（1）定義專家模型, 可以是任何典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Lambda, Layer, Softmax
from tensorflow.keras.models import Model

def create_expert_model(input_dim, output_dim):
    inputs = Input(shape=(input_dim,))
    x = Dense(64, activatinotallow='relu')(inputs)
    x = Dense(32, activatinotallow='relu')(x)
    outputs = Dense(output_dim, activatinotallow='softmax')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

（2）定義門(mén)控網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)接受輸入并輸出每個(gè)專家的門(mén)控系數(shù)(權(quán)重)，這些系數(shù)決定了每個(gè)專家對(duì)最終預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)。

def create_gating_network(input_dim, num_experts):
    inputs = Input(shape=(input_dim,))
    x = Dense(32, activatinotallow='relu')(inputs)
    x = Dense(num_experts, activatinotallow='softmax')(x)
    outputs = x
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

（3）創(chuàng)建 MoE 模型，使用門(mén)控機(jī)制來(lái)計(jì)算專家模型預(yù)測(cè)的加權(quán)和

def create_moe_model(input_dim, output_dim, num_experts):
    input_layer = Input(shape=(input_dim,))
    expert_models = [create_expert_model(input_dim, output_dim) for _ in range(num_experts)]
    gating_network = create_gating_network(input_dim, num_experts)
    expert_outputs = [expert(input_layer) for expert in expert_models]
    gating_coefficients = gating_network(input_layer)
    def moe_function(args):
        expert_outputs, gating_coefficients = args
        return tf.reduce_sum(expert_outputs * tf.expand_dims(gating_coefficients, axis=-1), axis=1)
    moe_output = Lambda(moe_function)([expert_outputs, gating_coefficients])
    model = Model(inputs=input_layer, outputs=moe_output)
    return model

（4）選擇適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)，編譯模型并在數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練

input_dim = X_train.shape[1]
output_dim = len(np.unique(y_train))
num_experts = 5
moe_model = create_moe_model(input_dim, output_dim, num_experts)
moe_model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
moe_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

一句話小結(jié)

在復(fù)雜的門(mén)控機(jī)制指導(dǎo)下，智能地結(jié)合多個(gè)專家網(wǎng)絡(luò)，基于MoE 系統(tǒng)的大模型提供了強(qiáng)大的靈活性、效率和準(zhǔn)確性。

【參考文獻(xiàn)】

• Mixtral of Experts，https://arxiv.org/abs/2401.04088
• Improving Expert Specialization in Mixture of Experts，https://arxiv.org/abs/2302.14703
• Merging Experts into One: Improving Computational Efficiency of Mixture of Experts，https://arxiv.org/abs/2310.09832
• https://huggingface.co/blog/zh/moe
• https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/